利用多项式机器学习势枚举元素As、Bi、Ga、In、La、P、Sb、Sn和Te中的全局稳定与亚稳态晶体结构

机器学习势（MLP）已成为进行精确大规模原子模拟和高效预测晶体结构不可或缺的工具。多项式MLP，由多项式旋转不变量定义，已针对多种元素、合金和离子系统进行了系统开发。本研究介绍了一种利用多项式MLP枚举全局稳定和亚稳态结构的高效且稳健的方法。为了开发足够稳健的MLP用于结构枚举，采用了涉及随机结构搜索和随后更新MLP的迭代过程。该方法已系统地应用于元素系统，如As、Bi、Ga、In、La、P、Sb、Sn和Te，在这些系统中，许多局部最小值在能量上与全局最小值存在显著竞争。所提出的方法通过显著加速搜索过程和扩大搜索空间，促进了稳健的全局结构搜索和结构枚举。